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Python でSalesforce Chatter データをETL

CData Python Connector for Salesforce Chatter を使って、Python petl でSalesforce Chatter data のETL 連携・パイプラインアプリケーションを作成。

Pythonエコシステムには、多くのモジュールがあり、システム構築を素早く効率的に行うことができます。CData Python Connector for Salesforce Chatter とpetl フレームワークを使って、Salesforce Chatter に連携するPython アプリや、Salesforce Chatter データをETL することが可能です。本記事では、CData Python Connector をpetl と一緒に使い、ETL 処理を実装します。

CData Python Connector は、ビルトインされた効率的なデータプロセスにより、リアルタイムSalesforce Chatter data データにPython からアクセスし、高いパフォーマンスと接続性を発揮します。Salesforce Chatter に複雑なクエリを投げる際に、ドライバーはフィルタリング、集計などがサポートされている場合、SQL 処理を直接Salesforce Chatter 側に行わせ、サポートされていないSQL 処理については、組み込まれたSQL エンジンによりクライアント側で処理を行います(特にJOIN やSQL 関数など)。

Salesforce Chatter Data への接続

Salesforce Chatter data への連携は、RDB ソースへのアクセスと同感覚で行うことができます。必要な接続プロパティを使って接続文字列を作成します。本記事では、接続文字列をcreate_engine 関数のパラメータとして送ります。

Salesforce Chatter uses OAuth 2.0 authentication. To authenticate to Salesforce Chatter via OAuth 2.0, you will need to obtain the OAuthClientId, OAuthClientSecret, and CallbackURL by registering an app with Salesforce Chatter.

CData Salesforce Chatter Connector をインストールしたら、次のように必要なモジュールをインストールし、Python オブジェクトでSalesforce Chatter にアクセスします。

必要なモジュールのインストール

pip で必要なモジュールおよびフレームワークをインストールします:

pip install petl
pip install pandas

Python でSalesforce Chatter データをETL 処理するアプリを構築

モジュールとフレームワークをインストールしたら、ETL アプリケーションを組んでいきます。コードのスニペットは以下の通りです。フルコードは記事の末尾に付いています。

CData Connector を含むモジュールをインポートします:

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.salesforcechatter as mod

接続文字列で接続を確立します。connect 関数を使って、CData Salesforce Chatter Connector からSalesforce Chatter への接続を行います

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:343343;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

Salesforce Chatter をクエリするSQL 文の作成

Salesforce Chatter にはSQL でデータアクセスが可能です。Users エンティティからのデータを読み出します。

sql = "SELECT Name, PostCount FROM Users WHERE SearchTerms = 'Smoked*BBQ'"

Salesforce Chatter Data のETL 処理

DataFrame に格納されたクエリ結果を使って、petl でExtract(取得)、Transform(加工)、Load(ロード)を組みます。この例では、Salesforce Chatter data を取得して、PostCount カラムでデータをソートして、CSV ファイルにデータをロードします。

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PostCount')

etl.tocsv(table2,'users_data.csv')

CData Python Connector for Salesforce Chatter を使えば、データベースを扱う場合と同感覚で、Salesforce Chatter data を扱うことができ、petl のようなETL パッケージから直接データにアクセスが可能になります。

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Salesforce Chatter Python Connector の30日の無償トライアル をぜひダウンロードして、Salesforce Chatter data への接続をPython アプリやスクリプトから簡単に作成しましょう。



フルソースコード

import petl as etl
import pandas as pd
import cdata.salesforcechatter as mod

cnxn = mod.connect("OAuthClientId=MyOAuthClientId;OAuthClientSecret=MyOAuthClientSecret;CallbackURL=http://localhost:343343;InitiateOAuth=GETANDREFRESH;OAuthSettingsLocation=/PATH/TO/OAuthSettings.txt")")

sql = "SELECT Name, PostCount FROM Users WHERE SearchTerms = 'Smoked*BBQ'"

table1 = etl.fromdb(cnxn,sql)

table2 = etl.sort(table1,'PostCount')

etl.tocsv(table2,'users_data.csv')
 
 
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